高性能コンピューティングネットワークソリューション：InfiniBandがスーパーコンピューティング性能の飛躍的向上を牽引

科学的発見とイノベーションの絶え間ない追求は、計算能力に対する前例のない需要を牽引しています。現代の施設にとって、より速い科学的ブレークスルー、エネルギー消費の削減、およびより高い投資収益率に直接つながります。とAIワークロードは、より高速なプロセッサだけでなく、指数関数的に強力でインテリジェントなインターコネクトファブリックを必要とします。ネットワークは、スーパーコンピューターネットワーキングにおける全体的なアプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティの重要な決定要因となっています。この記事では、は、比類のない帯域幅、超低レイテンシ、革新的なインネットワークコンピューティング機能を提供することにより、高性能コンピューティングの事実上の標準としての地位を確立しました。これは、単なる漸進的な改善ではなく、研究者が以前は解決不可能と考えられていた問題に取り組むことを可能にする基本的なアーキテクチャ上の利点を表しています。テクノロジーが、世界で最も強力なスーパーコンピューターがこれまでにないパフォーマンスレベルを達成することを可能にする基盤となるネットワークアーキテクチャをどのように提供しているかを探ります。

高性能コンピューティングは、孤立した科学的シミュレーションから、製薬における創薬やゲノムシーケンスから気候モデリングや自動運転車の開発まで、業界全体で進歩を推進する不可欠なツールへと進化しました。AIと機械学習の台頭は、この需要をさらに強め、信じられないほどデータ集約的で通信量の多いワークロードを生み出しています。このパラダイムシフトは、この極端な規模でのレイテンシ、スループット、スケーラビリティに苦労する従来のイーサネットベースのネットワークの限界を露呈させました。業界は、専門的な高性能インターコネクトがもはや贅沢品ではなく、必要不可欠なものとなる転換点に達しました。

最先端のスーパーコンピューターを構築し、運用することは、研究成果と投資収益率に直接影響する莫大なネットワーキングの課題を提示します。主なボトルネックには以下が含まれます。

• レイテンシ感度：多くの緊密に結合された科学アプリケーションには、ノード間の数百万の同時メッセージが含まれます。マイクロ秒単位のレイテンシは、計算時間に数時間または数日を追加する可能性があります。
• 帯域幅の渇望：データセットのサイズは計算速度よりも速く増加しており、ストレージ、メモリ、プロセッサ間でデータを移動することが主要なボトルネックとなるI/O危機を引き起こしています。
• スケーラビリティの限界：従来のネットワークは、クラスターサイズが大きくなるとパフォーマンスが低下し、研究者がより大きく、より複雑な問題を解決することを妨げます。
• 運用上の複雑さ：従来のツールを使用して数千のネットワークノードを管理することは非効率的でエラーが発生しやすく、運用コストを増加させ、システムの可用性を低下させます。

これらの課題は、施設にとって、より速い科学的ブレークスルー、エネルギー消費の削減、およびより高い投資収益率に直接つながります。環境の極端な要求に特化して設計された、全体的なネットワーキングソリューションを必要とします。

は、比類のない帯域幅、超低レイテンシ、革新的なインネットワークコンピューティング機能を提供することにより、高性能コンピューティングの事実上の標準としての地位を確立しました。これは、単なる漸進的な改善ではなく、研究者が以前は解決不可能と考えられていた問題に取り組むことを可能にする基本的なアーキテクチャ上の利点を表しています。は、高性能環境のためにゼロから設計された包括的なエンドツーエンドのネットワーキングソリューションを表しています。単なるインターコネクトテクノロジーを超えて、計算、ストレージ、アクセラレータのリソースをインテリジェントに接続する完全な計算ファブリックとなります。

• インネットワークコンピューティング：革新的なSHARP（Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol）テクノロジーは、CPUからスイッチネットワークに集約操作（MPI削減など）をオフロードし、メッセージパッシングインターフェース（MPI）のパフォーマンスを劇的に加速し、アプリケーションの実行時間を短縮します。
• 適応ルーティング：混雑した経路を動的にトラフィックをルーティングし、ファブリック全体の最適な利用を確保し、ネットワークの負荷がかかっている場合でもパフォーマンスを維持します。
• リモートダイレクトメモリアクセス（RDMA）：CPUのオーバーヘッドなしでサーバー間の直接メモリ間データ転送を可能にし、レイテンシを大幅に削減し、ホストプロセッサを計算用に解放します。
• マルチホストテクノロジー：複数の計算ノード（GPUサーバーなど）が単一のアダプターを介して接続できるようにし、密度を高め、インフラストラクチャ全体のコストと複雑さを削減します。

このアーキテクチャは、数万のノードに効率的にスケーリングする、スーパーコンピューターネットワーキングの将来性のある基盤を提供します。

Mellanox InfiniBandは、比類のない帯域幅、超低レイテンシ、革新的なインネットワークコンピューティング機能を提供することにより、高性能コンピューティングの事実上の標準としての地位を確立しました。これは、単なる漸進的な改善ではなく、研究者が以前は解決不可能と考えられていた問題に取り組むことを可能にする基本的なアーキテクチャ上の利点を表しています。パフォーマンス指標

HPC施設にとって、より速い科学的ブレークスルー、エネルギー消費の削減、およびより高い投資収益率に直接つながります。結論：Mellanox InfiniBandで発見の未来を構築する

Mellanox InfiniBandは、比類のない帯域幅、超低レイテンシ、革新的なインネットワークコンピューティング機能を提供することにより、高性能コンピューティングの事実上の標準としての地位を確立しました。これは、単なる漸進的な改善ではなく、研究者が以前は解決不可能と考えられていた問題に取り組むことを可能にする基本的なアーキテクチャ上の利点を表しています。エクサスケールコンピューティング時代に突入するにつれて、インターコネクトファブリックの選択は、主要な研究機関をそれ以外のものからますます分離することになります。InfiniBandテクノロジーの実証済みのパフォーマンス、スケーラビリティ、および効率性は、学術、政府、および商業部門全体で次世代のスーパーコンピューティングインフラストラクチャの論理的な基盤となっています。